本公开涉及人工智能,尤其涉及分布式计算。更具体地,本公开提供了一种网络接口控制装置、转换装置、分布式计算设备和集群。
背景技术:
1、随着人工智能技术的发展,可以利用算力较高的分布式计算集群来训练深度学习模型。
技术实现思路
1、本公开提供了一种网络接口控制装置、转换装置、分布式计算设备和集群。
2、根据本公开的一方面,提供了一种网络接口控制装置,该装置包括:多个参考时钟信号控制端口,参考时钟信号控制端口配置为:向与参考时钟信号控制端口对应的数据信号控制端口提供参考时钟信号;以及多个数据信号控制端口,与至少一个计算装置对应,其中,数据信号控制端口与多个参考时钟信号控制端口中的对应参考时钟信号控制端口连接,以便:基于来自对应参考时钟信号控制端口的参考时钟信号,在数据信号控制端口和与数据信号控制端口对应的计算装置之间传输数据信号。
3、根据本公开的另一方面,提供了一种转换装置,该装置包括:多个参考时钟信号转换端口;多个数据信号转换端口;多个连接单元,与至少一个计算装置对应,其中,连接单元与多个参考时钟信号转换端口中的对应参考时钟信号转换端口连接,以便:经由对应参考时钟信号转换端口,向网络接口控制装置提供参考时钟信号;连接单元与多个数据信号转换端口中的对应数据信号转换端口连接,以便:经由对应数据信号转换端口,在网络接口控制装置和计算装置之间传输数据信号。
4、根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。
5、根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。
6、根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。
7、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种网络接口控制装置,包括:
2.根据权利要求1所述的装置,还包括:
3.根据权利要求1所述的装置,其中,多个所述参考时钟信号控制端口包括第一参考时钟信号控制端口和第二参考时钟信号控制端口,
4.根据权利要求3所述的装置,还包括多个复位信号控制端口,多个复位信号控制端口包括第一复位信号控制端口和第二复位信号控制端口,
5.根据权利要求3所述的装置,其中,所述第一数据信号控制端口包括多个第一数据通路,所述第二数据信号控制端口包括多个第二数据通路。
6.根据权利要求1所述的装置,还包括多个系统管理控制端口,所述系统管理控制端口与所述计算装置连接,以便:向所述计算装置提供所述网络接口控制装置的参数数据。
7.根据权利要求6所述的装置,多个所述系统管理控制端口包括第一系统管理控制端口和第二系统管理控制端口,至少一个所述计算装置包括第一计算装置和第二计算装置,
8.一种转换装置,包括:
9.根据权利要求8所述的转换装置,还包括:
10.根据权利要求8所述的转换装置,其中,多个所述连接单元包括第一连接单元和第二连接单元,
11.根据权利要求10所述的转换装置,还包括多个复位信号转换端口,多个所述复位信号转换端口包括第一复位信号转换端口和第二复位信号转换端口,
12.根据权利要求10所述的转换装置,其中,多个所述数据信号转换端口包括第一数据信号转换端口和第二数据信号转换端口,至少一个计算装置包括第一计算装置和第二计算装置,所述第一连接单元与所述第一计算装置对应,所述第二连接单元与所述第二计算装置对应,
13.根据权利要求10所述的转换装置,其中,多个所述数据信号转换端口包括第一数据信号转换端口和第二数据信号转换端口,
14.根据权利要求8所述的转换装置,还包括多个系统管理转换端口,
15.根据权利要求14所述的转换装置,多个所述系统管理转换端口包括第一系统管理转换端口和第二系统管理转换端口,
16.一种分布式计算设备,包括:
17.一种分布式计算集群,包括如权利要求16所述的分布式计算设备。